• 한국에너지공학회:학술대회논문집
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• 한국에너지공학회 2006년도 에너지.가스.기후변화학회 연합춘계학술대회 및 특별심포지움
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• pp.371-376
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• 2006

서로 갈등적인 관계에 있는 다중 기준 하에서 다양한 국가 전력 시스템을 정량적으로 비교하는 데에는 전력 시스템의 비교 지표가 필요하다. 이러한 비교 지표를 산출하기 위하여 해석적 망형 과정(Analytic Network Process; ANP) 모델 가운데 상호 의존도 수중이 낮은 되먹임 모델 및 상호 의존도가 없는 독립성 모델이 개발되었다. 이러한 ANP 모델은 구성요소로 교점들(nodes)과 상호작용 관계를 표현하는 가지들(arcs)을 포함하고 있다. 의사결정 목표 교점에는 세 가지 유형의 리스크 성향이 포함되었다. 이러한 리스크 성향은 원자력 발전소 같은 위험 설비에 대한 전문가(그룹)의 리스크 성향이며, 더 구체적으로 말하면, 리스크 감수 성향, 리스크 혐오 성향, 리스크 중립 성향 등이다. 여기서 수행된 연구의 주요 목적은 ANP 모델을 구성하는 교점들 가운데 하나인 평가 기준 교점에서의 변화가 전력 시스템의 비교 지표에 미치는 영향을 해석하려는 것이다. 이러한 모델 변이가 비교 지표에 미치는 영향을 알아보기 위한 사례 연구에서 각 발전원의 특성을 비교할 평가 기준은 기준 사례와 비교 사례 각각에 대하여 상이하게 선정되었다: 기준 사례의 경우에는 보건성을 대표하는 생명 단축 [yr/TWh], 환경성을 대표하는 지구 온난화 [$g\;CO_{2}-eq./kWh$], 사회성을 대표하는 지속가능 정도[-], 경제성을 대표하는 발전 단가 [\/kWh] 등이 선정되었다; 반면에, 비교 사례의 경우에서는 보건성을 대표하는 사고 사망 [death/GWh]만이 다르고 나머지는 동일하게 선정되었다. 이러한 보건성을 대표하는 생명 단축 또는 사고 사망의 선정은 다음과 같은 비교 지표에 영향을 미친다는 것이 발견되었다: (1) 되먹임 모델에서는 성향 가중치 및 기준 등급에 영향을 준다. (2) 되먹임 모델과 독립성 모델에서는 시스템 등급에 영향을 준다. 향후에는 더욱 더 다양한 상호의존 모델들이 정량화될 필요성이 있다고 본다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.3-8
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• 2007

지난 2004년 6월 24일에 공표된 신BIS 자기자본규제제도에 의거 회원국 은행들에 대한 체계적인 위험관리가 강화되는 상황에서 우리나라도 2009년부터 모든 은행이 신BIS기준을 도입및 적용할 예정이다. 신BIS협약은 운영리스크(부적절한 내부절차, 직원, 시스템)에 대해서도 리스크를 측정하여 은행의 소요 자기자본에 반영토록 하고 있다. 따라서 본 연구자는 은행의 조직환경 변수들이 조직유효성에 영향을 미치고 이들이 또한 내부통제절차의 상시 유효성에 영향을 미치는 지 알아보기 위하여 국내 소재 은행원들을 대상으로 실증분석함으로써 은행들이 효율적인 내부통제를 통해 금융사고를 미연에 방지하고 은행자산의 건전성에 기여하기 위한 지침을 제시하는 관점에서 연구를 진행하였다. 연구결과, 연구모형에서 예상한 바와 같이 조직환경이 내부통제유효성에 직접적으로 영향을 미치지만 조직몰입도나 집단응집력과 같은 조직유효성을 매개로 하여 내부통제유효성에 더욱더 영향을 미치고 있었다. 이러한 점에 비추어 본 연구의 결과를 토대로 은행내 중간관리자의 성향에 따라 개별조직 구성원들의 행동양식이나 가치관에 영향을 미칠 수 있는 현실을 감안하여 장기적인 안목에서 양질의 리더십, 조직문화 그리고 분위기 등 조직환경을 리드해 나갈 수 있도록 관리자들에 대한 교육훈련 및 소양교육을 지속적으로 펼쳐나가는 것이 중요하다고 본다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제30권2호
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• pp.75-82
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• 2007

이 논문의 공급업체의 불확실성하에서의 신문팔이 문제를 다루고 있다. 즉 공급업체의 공급량이 소매업체가 주문한 양을 충족하기 못하는 상황을 고려한 것이다. 여기서 우리는 기대 이익을 최대화하는 최적의 주문량을 구하였고, 기존의 연구와 달리 소매업체의 위험 성향을 고려하기 위해 하향 라스크에 대한 제약 조건을 추가하여, 위험 성향이 높을수록 더 많은 주문량을 사용한다는 결과를 사례 연구를 통해 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.287-308
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• 2022

최근 비트코인을 필두로한 암호화폐의 폭발적인 성장이 금융 시장의 주요 이슈로 떠오르고 있다. 이에 전 세계적인 암호화폐 투자의 관심이 증가하고 있지만, 24시간 365일 운영되는 시장과 가격 변동성, 그리고 기하 급수적으로 증가하고 있는 암호화폐 종류는 암호화폐 투자자들에게 리스크로 제공되고 있어, 특히 암호화폐 포트폴리오를 구상하는데 있어 추천에 적합하지 않는 암호화폐들을 구분하여 투자자들의 리스크를 감소시킬 수 있는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 논문은 기존에 있었던 단순히 암호화폐 가격의 미래를 예측하여 수익률을 극대화 하거나, 수익률에 초점을 맞추어 암호화폐 포트폴리오를 구성하는 연구들과 달리, 투자자들의 성향을 반영하고, 투자에 적합한 암호화폐를 머신러닝 기법 중 하나인 Apriori 알고리즘을 활용하여 추천하되, 추천에 적합한 알트코인들을 비트코인의 유사도와 연관규칙을 중심으로 선별하여, 투자자들의 리스크를 감소시킬 수 있는 적합한 추천 방식과 해석을 제시한다.

• 기술혁신연구
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• 제26권4호
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• pp.29-56
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• 2018

최근 글로벌 기업들은 신기술 확보를 위해 사내벤처캐피탈(Corporate Venture Capital, CVC)을 설립하여 기술벤처에 투자하고 있다. 본 연구의 목적은 CVC의 투자 포트폴리오 운영방식 차이가 모기업의 기술혁신 효과에 영향을 주는지 통계적으로 실증 분석하기 위함에 있다. 구체적으로 CVC의 '시드(Seed)', '초기(Early)', '확장(Expansion)', '후기(Late)' 4가지 투자 단계별로 투자된 금액비중에 따라 매년 투자 포트폴리오 성장잠재성과 리스크 수준이 달라진다는 것을 발견하였고, 포트폴리오의 공격적인 투자성향과 외부 파트너십이 모기업 기술 혁신효과에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 연구를 위해 글로벌 70개 CVC들이 21년간 투자한 실적 데이터를 음이항 패널 회귀분석(negative binomial panel regression)을 통해 검증하였다. 연구의 결과, 벤처 포트폴리오 내 시드/초기 단계 기업들에 투자한 금액이 클수록 기술혁신 효과는 증가하지만, 일정 수준 이상부터는 오히려 효과가 감소하는 Inverted U형 관계를 확인하였다. 또한, 각 투자단계별 벤처기업들에 공동 투자한 외부 파트너 수가 포트폴리오 운영성향과 기술혁신 효과 사이의 Inverted U형 관계를 약화시키는 조절효과를 통계적으로 실증하였다. 본 논문은 기업이 투자포트폴리오를 구성할 때 투자 단계와 경과시점을 고려할 경우 투자성과를 극대화할 수 있다는 점에서 기획 담당자, 벤처 투자자, 정책 관리자 등에 시사점을 제공할 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권5호
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• pp.653-666
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• 2010

현 퇴직연금제도는 퇴직후 연금 지급방식에 대한 규정이 없다. 이에 대한 대안으로 연금 선진국에서 보편적으로 적용되고 있는 'Programmed Withdrawal'을 고려할 수 있다. 'Programmed Withdrawal'은 출금액의 산출방법에 따라 대표적으로 정액 방식, 정률 방식, 최종연령 방식 그리고 기대여명 방식으로 구분되며, 각 산출방식에 따라 인출할 수 있는 금액이 달라진다. 따라서 현행 자본시장통합법에 근거하여 가입자의 위험성향에 따른 투자성과를 반영하기 위하여 국내 금융자산의 기대수익률 그리고 제 6회 경험생명표을 적용한 실증분석을 실행하였다. 그 결과, 연령별, 성별로 적합한 자산투자비율이 다소 달랐으며 이로 인해 지급방식별 부족리스크와 상속재원이 달라질 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제33권4호
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• pp.127-134
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• 2008

울진원전 3,4 호기의 가상적 중대사고로 인한 종합적인 경제적 리스크를 평가하였다. 이 연구의 목적을 위해 방사능 구름이 내륙을 향하는 것으로 가정하였다. 평가과정에서 불확실한 인자의 정량화에는 전문가 판단 및 의견도출에 유용한 것으로 알려진 델파이 기법을 이용하였다. 종합적인 경제적 리스크는 직접영향 비용과 간접영향 비용으로 구분되므로, 먼저 직접영향에 대한 비용을 평가하고, 예측된 가중치들 이용하여 직접영향 대비 간접영향 비용을 평가하였다. 행동학적 접근방법인 델파이 문제점을 보완하기 위해 수학적 접근방법인 베이지안 기법을 자료처리 과정으로 하는 모형을 적용하여 간접영향에 대한 경제적 충격량을 예측하였다. 1D 몬테칼로분석(MCA)으로 평가한 간접피해에 대한 가중치는 평균 2.59, 중앙값 2.08로 OECD/NEA에서 제시하는 가중치 1.25보다 높게 나타났다. 작은 국토나 방사선에 민감한 대중 성향과 같은 인지들이 패널의 판단에 영향을 미쳤을 수 있다. 직접피해 평가모델의 모수를 U형과 V형으로 구분하고 2D MCA를 사용한 종합적 경제적 리스크는 중앙값의 50%ile을 기준으로 2006년 국내총생산의 3.9%에 해당되었으며, 직접피해 영향이 가장 큰 자산 및 전력손실 비용을 제외하면 총 경제적 리스크는 국내총생산의 2.2% 수준이었다. 이 결과는 원전 비상계획과 대응태세 준비에 대한 투자 정당화에 참조 자료로 이용될 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제12권3호
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• pp.49-73
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• 2010

고객만족과 신뢰에 관한 문제는 인터넷쇼핑몰의 발전에 걸림돌이 되고 있다. 불확실성과 리스크가 존재하는 B2C 전자상거래에서 불안 요소를 불식시키거나 감소시켜 고객만족과 소비자의 신뢰를 구축하는 것이 인터넷쇼핑몰의 성공을 위해 필수적 요소라 할 수 있다. 본 연구는 효율적인 웹사이트 구축을 위해 오픈마켓에서 고객만족과 중개자의 신뢰가치성 요인 간의 영향관계를 조명한다. 또한 오픈마켓 이용자의 개인적 특성으로서 신뢰성향과 자기효능감이 신뢰와 구매의도 형성에 어떠한 역할을 하는지 조명하고 이해하는데 그 목적이 있다. 본 연구의 결과에 따르면 오픈마켓에서 고객만족은 신뢰가치성으로 능력, 배려, 무결성 요소에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 배려와 강한 관계를 맺고 있는 것으로 나타났다. 그리고 오픈마켓에서 신뢰성향은 신뢰나 구매의도에 영향을 주지 못하며, 신뢰가치성 요소로서 배려와 무결성에만 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 자기효능감은 신뢰와 구매의도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 따라서 자기효능감이 높은 고객에게는 이탈 방지를 위해 고객충성도를 높일 수 있는 전략이 요구되며, 반면에 자기효능감이 낮은 고객을 유인하기 위해 웹사이트의 사용성 및 유용성을 고려한 기술적 측면과 마케팅적 측면에 초점을 두는 전략이 요구된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.153-172
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• 2022

온라인 쇼핑은 디지털전환(Digital transformation) 수요 및 COVID-19 대유행에 따른 사회적 거리두기 이슈 등에 해결책으로 도소매 서비스 분야의 선두에서 전체 시장을 변화시키고 빠르게 성장해왔다. 온라인 쇼핑 산업의 중심에서 다수를 이루고 있는 소상공인도 이러한 문제를 극복하고 지속적인 성장을 위하여, 정책의 변화 및 시장 동향 정보를 수집하여 마케팅 등 영업 활동에 활용하고 있으나, 한정된 자원과 경쟁 여건에서 본연의 사업에 더욱 밀착된 객관적이고 정제된 정보를 또한 필요로 하고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 전환의 핵심 기술인 빅데이터 정보 수집 및 분석을 통하여 대표적인 온라인 쇼핑몰인 네이버 스마트스토어의 상품 분류, 판매 동향, 소비자 선호도 및 리뷰 정보에서 핵심 변수를 선정하여, 등급별 영향도 및 경쟁자 비교 분석 및 온라인 쇼핑몰 사업 지속성 평가에 활용하는 방안을 마련하여 제안하고자 한다. 빅데이터 기반으로 소상공인이 경쟁자 또는 우수사업자를 벤치마킹하고, 시장의 트렌드 및 소비자 성향을 확인할 수 있다면, 본인의 영업 수준 및 위치를 명확하게 인식하고, 더욱 높은 경쟁력을 확보하기 위하여 자발적으로 노력할 것이다. 아울러 온라인 쇼핑몰 사업자의 지속 가능한 성장을 지표로 확인할 수 있다면, 한 단계 향상된 측정 방안을 보유하게 되므로 더욱 효율적인 정책의 수립 및 리스크관리를 기대할 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.111-128
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• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.